SUPERB AI.

[ケーススタディ】生成AIを使ってセキュリティモデルの学習データ収集時間を90％短縮する方法

サムネイル : 生成AIを使用して、さまざまなカメラ設定からトレーニングデータを簡単に収集

概要:

AI技術はセキュリティ業界で急速に拡大している。24時間監視やリアルタイムの脅威検知からスマートな入退室管理まで、AIはさまざまな分野で採用されている。特に、CCTVベースのインテリジェント監視システムは、セキュリティ分野の中核的な柱となっている。Markets and Marketsの調査によると、AIベースの世界セキュリティ市場は、2021年の約143億ドルから2026年には420億ドルに成長し、年平均成長率（CAGR）は24％と推定されている。

韓国の大手セキュリティ・ソリューション・プロバイダーは、AIを活用した監視システムの性能強化のため、Superb AIに依頼した。同社は、野生動物による頻繁な誤検知に対処するためのトレーニングデータを緊急に必要としていた。このケーススタディでは、同社とSuperb AIがどのように協力し、この課題に取り組んだかを探る。

チャレンジ:

野生動物による誤検知 - 多様な環境からのトレーニングデータをいかに確保するか？

「セキュリティ・システムで最も重要な要素は正確さです。頻繁な誤検知は、顧客の信頼を損ない、不必要な出動につながり、大きな経済的損失をもたらします。このような誤検知は、野生動物によるものが多く、特に山間部や郊外の施設で多く発生していました。しかし、さまざまな動物が登場する実際の映像を入手するのは非常に困難でした。」 - セキュリティ・ソリューション・プロバイダー、AI開発チーム・リーダー

CCTVベースのセキュリティ・システムにとって最大の課題は、十分なトレーニング・データを確保することだった。

野生動物の出現は予測がとても困難であり、特に夜間や悪天候下で適切な映像を撮影することはさらに難しかった。さらに、同社は標準的なRGBカメラ、赤外線カメラ、魚眼カメラなど、さまざまな種類のカメラのデータを必要としていました。

さらに、セキュリティーデータの機密性を考えると、厳重なデータ・セキュリティー対策が必要でした。

さらに、トレーニングデータは、照明、天候、距離の変化など、実世界の条件を反映する必要がありました。

ソリューション：

セキュアなプラットフォーム上の生成AIで高品質な仮想データを作成

「Superb AIの生成AI技術なら、私たちの課題を解決できると確信していました。私たちが最も感銘を受けたのは、現実のシーンに酷似した超リアルな合成データを生成する能力でした。さらに、プラットフォームのセキュリティは、機密性の高いセキュリティデータを扱うのに十分な堅牢性を備えていました。」 - セキュリティ・ソリューション・プロバイダー、プロジェクト・マネージャー

Superb AIは生成AIを活用し、以下のソリューションを提供しました：

1. 実データと見分けがつかない高品質な合成データを生成

- SDXL-inpaintingモデルを使用して、様々な野生動物を実際のCCTV映像に自然に合成。

- カメラ固有のスタイルを適用し、リアルさを向上

- 多様な環境条件（昼夜、天候）を反映したデータを生成

2. 安全なデータ処理環境の確立

- 厳格なセキュリティ・ポリシーを持つプラットフォーム上ですべてのデータを処理する。

- 強固なアクセス制御と履歴追跡システムの導入

3. 効率的なデータ管理システムの導入

- 自動メタデータ生成・検証システムの導入

- データの分類と管理のための直感的なツールの提供

結果：

生成AIの力でセキュリティシステムの性能と効率を強化

「生成AIデータで学習させたモデルは、目覚ましいパフォーマンスを発揮しました。誤検知率は大幅に低下し、新しいシナリオへの適応性も顕著に向上しました。最も重要なのは、データ収集にかかる時間とコストの大幅な削減を達成できたことです」 - セキュリティ・ソリューション・プロバイダー、AI開発チーム・リーダー

図1.左から： 元画像（オブジェクト生成前）、Superb Platformの生成AIによって合成された野生動物の画像（オブジェクト生成後）

図2.合成データで学習した物体検出モデルの出力

Superb AIとのコラボレーションにより、同社は以下の成果を達成した：

1. 開発期間とコストの削減

- データ収集時間を90%削減

- 11種類以上の野生動物データセットを取得

- モデル開発期間を2ヶ月短縮

2. スケーラブルなAIシステムの構築

- 新たなシナリオへの適応性を向上

- 継続的かつ持続的なモデル改良システムの確立

結論： 生成AIが切り拓くセキュリティ業界の新たな展望

このプロジェクトは、生成AIがセキュリティ業界における長年の課題に効果的に対処できることを示す、有意義なケーススタディとなった。特に、実世界のデータを取得することが困難な状況でも、高性能なAIモデルを開発できることが証明されました。今後もSuperb AIは、革新的なAI技術でセキュリティ分野の進歩を推進することをお約束します。

補足： AWSを活用したSUPERB AI

SUPERB AIは、AWSが提供する様々なサービスの助けを借りて、効果的かつ効率的にソリューションを確立しました。

図3. AWSインフラストラクチャを使用し、画像生成AIモデルの学習とデプロイ、バッチ推論を大規模に実行するための全体的なパイプラインアーキテクチャ

まず、AWS Step Functions、Lambda、Batchを組み合わせて、画像生成AIモデルの学習パイプラインを自動化しました。これにより、大規模なデータセットを効率的に処理し、学習ワークフローを最適化することが可能に。

学習されたモデルは、AWS SageMaker Endpoint、Lambda、API Gatewayを介してデプロイされ、顧客企業がリアルタイムAPIとしてアクセスできるようになった。これにより、顧客は提供されたAPIを通じて必要な画像を即座に生成できるようになった。

大規模な画像生成には、Step Functions、Lambda、Batchを使用し、非同期推論を可能にした。これにより、企業は大規模なデータセットを含む画像生成リクエストを効率的に処理し、結果を迅速に受け取ることができるようになりました。

さまざまなAWSサービス上に構築された高度な生成AI機能により、Superb AIは、希少なデータセットの取得からモデルのトレーニング、デプロイメント、大規模推論まで、モデル開発プロセス全体を効率的にサポートする包括的な画像生成AIソリューションを顧客のために確立することができました。

これからのAI活用において

【如何に効率的にデータを扱うか？】

が重要になります。

Superb AIを活用し、業務の効率化と高度化を実現する第一歩を踏み出してみませんか？